Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.401-403
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1999
본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효?거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.
We propose an approach to extract and to classify facial features into some classes from one's photo as prepared classification standards to generate one's avatar. Facial Feature Extraction and Classification was executed at eyes, nose, lips, jaw separately and I presented each facial features and classification standards. Extracted Facial Features are used for calculation to features of professional designer's facial component images. Then, most similar facial component images are mapped onto avatar's vector face.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.179-184
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2009
Robust face recognition under various illumination environments is difficult to achieve. For face recognition robust to illumination changes, usually face images are normalized with respect to illumination as a preprocessing step before face recognition. The anisotropic smoothing-based illumination normalization method, known to be one of the best illumination normalization methods, cannot handle casting shadows. In this paper, we present an efficient illumination normalization method for face recognition. The proposed illumination normalization method separates the effect of illumination from eigenfaces and constructs an illumination-separated eigenface subspace. Then, an incoming face image is projected into the subspace and the obtained projected face image is rendered so that illumination effects including casting shadows are reduced as much as possible. Application to real face images shows the proposed illumination normalization method.
There are a lot of influences, such as location of camera, luminosity, brightness, and direction of light, which affect the performance of 2-dimensional image recognition. This paper suggests an adaptive method for face-image recognition in noisy environments using evolvable filtering and feature extraction which uses one sample image from camera. This suggested method consists of two main parts. One is the environmental-adjustment module which determines optimum sets of filters, filter parameters, and dimensions of features by using "steady state genetic algorithm". The other another part is for face recognition module which performs recognition of face-image using the previous results. In the processing, we used Gabor wavelet for extracting features in the images and k-Nearest Neighbor method for the classification. For testing of the adaptive face recognition method, we tested the adaptive method in the brightness noise, in the impulse noise and in the composite noise and verified that the adaptive method protects face recognition-rate's rapidly decrease which can be occurred generally in the noisy environments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.2
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pp.328-333
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2003
This paper did to do with 18 muscle pairs that do fetters in anatomy that influence in facial expression change and mix motion of muscle for face facial animation. After set and change mash and make standard model in individual's image, did mapping to mash using individual facial front side and side image to raise truth stuff. Muscle model who become motive power that can do animation used facial expression creation correcting Waters' muscle model. Created deformed face that texture is dressed using these method. Also, 6 facial expression that Ekman proposes did animation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.1077-1079
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2020
본 논문에서는 현재 활발히 연구 중에 있는 얼굴 인식의 전 과정인 얼굴 검출단계를 OpenCV를 이용한 안드로이드 기반의 휴대용 스마트폰으로 실시간 얼굴 및 눈 영역을 검출하는 어플리케이션의 개발을 수행하였다. 얼굴 검출 및 눈 검출 기술은 OpenCV에서 제공하는 실시간 얼굴 인식을 위해 이미지에서 얼굴의 특징을 찾는 기법 중 하나인 Haar-like Feature을 이용한 검출 방식을 사용하였다. 얼굴 검출 및 눈 검출에 대해 스마트폰에서 촬영한 이미지를 사용하여 구현 결과를 평가하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.645-647
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2022
최근 딥러닝 기반의 이미지 분류는 다양한 산업과 서비스에서 활용되고 있으며, 이미지 인식을 통한 다양한 테스트가 SNS를 통해 인기를 끌고 있다. CNN은 대표적인 이미지 분류를 위한 신경망 모델로 본 연구에서는 사진속의 얼굴에 대해 동물상 인식을 위하여 동물 얼굴 이미지 및 각 동물상을 대표하는 연예인의 이미지를 수집하고, CNN 기반의 동물상 인식 모델을 구현하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.2
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pp.19-25
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2021
In this paper proposes a method of finding missing persons based on face-recognition technology and deep learning. In this paper, a real-time face-recognition technology was developed, which performs face verification and improves the accuracy of face identification through data fortification for face recognition and convolutional neural network(CNN)-based image learning after the pre-processing of images transmitted from a mobile device. In identifying a missing person's image using the system implemented in this paper, the model that learned both original and blur-processed data performed the best. Further, a model using the pre-learned Noisy Student outperformed the one not using the same, but it has had a limitation of producing high levels of deflection and dispersion.
Facial feature detection is a basic technology in applications such as human computer interface, face recognition, face tracking and image database management. The speed of feature detection algorithm is one of the main issues for facial feature detection in real-time environment. Primary factors like a variation by lighting effect, location, rotation and complex background give an effect to decrease a detection ratio. A facial feature detection algorithm is proposed to improve the detection ratio and the detection speed. The proposed algorithm detects skin regions over the entire image improved by CLAHE, an algorithm for light compensation against varying lighting conditions. To extract facial feature points on detected skin regions, it uses appearance-based geometrical characteristics of a face. Since the method shows fast detection speed as well as efficient face-detection ratio, it can be applied in real-time application to face tracking and face recognition.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.21-28
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2007
The facial modeling and animation technology had been studied in computer graphics field. The facial modeling technology is utilized much in virtual reality research purpose of MPEG-4 and so on and movie, advertisement, industry field of game and so on. Therefore, the development of 3D facial model that can do interaction with human is essential to little more realistic interface. We developed realistic and convenient 3D facial modeling system that using a optional facial image only. This system allows easily fitting to optional facial image by using the Korean standard facial model (generic model). So it generates intuitively 3D facial model as controling control points elastically after fitting control points on the generic model wire to the optional facial image. We can confirm and modify the 3D facial model by movement, magnify, reduce and turning. We experimented with 30 facial images of $630{\times}630$ sizes to verify usefulness of system that developed.
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